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Entendendo o GPT-3
Os modelos autoregressivos de linguagem tornaram-se uma tendência dominante no campo da Inteligência Geral Artificial (AGI). Neste contexto, o GPT-3 aproveita o aprendizado profundo para realizar diversas tarefas. A Reply está constantemente pesquisando os potenciais use cases do GPT-3, em diversos campos, para verificar sua eficácia em contextos do mundo real.
#AGI
#DeepLearning
#GPT-3
AGI - do que estamos falando?
O desenvolvimento de máquinas que são inteligentes como os seres humanos é um dos maiores desafios na ciência da computação, mas o sentimento que possuímos hoje é que não se trata de uma impossibilidade temporal.
Durante a última década, a inteligência artificial deu grandes passos, testemunhando o surgimento da chamada Inteligência Geral Artificial (AGI) que consiste em sistemas que possuem inteligência igual ou maior do que a dos seres humanos. As tecnologias AGI são baseadas em redes complexas com milhões de parâmetros, baseadas em arquiteturas transformadoras: modelos de aprendizagem profunda que imitam a atenção cognitiva.
Os modelos se concentram mais nas partes mais importantes dos dados de entrada, colocando de lado outras partes. Além disso, os transformadores permitem o treinamento em paralelo, o que significa que eles podem processar mais palavras de cada vez, reduzindo os tempos de treinamento.
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GPT-3: características e valor comercial
GPT-3 significa Generative Pre-Trained Transformer 3, e é um dos modelos mais simples disponíveis para a construção de aplicações de IA. Sendo Generativo, ele utiliza a modelagem estatística para construir seu texto de output. É Pré-treinado em quatro bancos de dados, resultando em 175 bilhões de parâmetros. Sua arquitetura Transformer lhe permite "agir" como um ser humano, filtrando informações estranhas e concentrando-se nas palavras relevantes com base em probabilidades.
Estas características tornam o GPT-3 muito atraente no percurso das organizações em direção à automação, mostrando seu potencial comercial em relação a 4 áreas.
Interdisciplinaridade
Sendo treinado em imensos corpora de texto de dados, o GPT-3 é capaz de se adaptar a inúmeros domínios de aplicação.
Prontidão
O GPT-3 está pronto para qualquer use case que exija algum nível de habilidade cognitiva. A simples prova de conceitos pode ser realizada e validada em minutos.
Acessibilidade
A facilidade com que o GPT-3 é acessível possibilitou sua ampla adoção. O lançamento da API criou uma mudança de paradigma na PNL, atraindo um grande número de testadores beta.
Escalabilidade
Embora os Grandes Modelos de Idiomas exijam recursos consideráveis para o treinamento, sua estrutura os torna altamente eficientes para a inferência. As soluções baseadas no GPT-3 são projetadas para escalar conforme necessário.
Casos de uso do GPT-3 da Reply
Análise de Sentimento
Avaliamos a capacidade do GPT-3 de extrair o sentimento de um cliente em relação a uma empresa, fazendo-o classificar um grande número de revisões em uma escala de classificação pré-definida.
Estruturação de dados
Avaliamos a capacidade do GPT-3 de extrair campos essenciais e informações valiosas de um banco de dados de dados não estruturado, composto de centenas de e-mails.
Captura de informações por e-mail
As capacidades de resumo do GPT-3 podem ser usadas para racionalizar os processos de gerenciamento de projetos. Testamos a capacidade do GPT-3 de automatizar a criação de relatórios de status a partir de informações de status trocadas via e-mail.
Como podemos ajudar
Reply acredita firmemente no potencial das novas tecnologias, por isso está explorando as ferramentas disponíveis no cenário comercial, testando-as e experimentando através de demonstrações para obter uma melhor compreensão dos prós e contras desta nova tendência baseada em Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquinas.
Seguindo em frente, a Reply pode ajudar os clientes de diversas maneiras:
Exploração das principais experiências e use cases através de workshops personalizados.
Apoio aos clientes na seleção da melhor plataforma/solução para suas necessidades individuais através de pesquisas e sessões de avaliação.
Análise do contexto comercial para determinar as medidas de adoção das novas ferramentas GPT-3 e de Processamento de Linguagem Natural.
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